現在口罩已經成為日常必需品之一，近年開始流行的人臉辨識技術，卻對於口罩束手無策。最近美國 NIST 發表研究報告，表示市場上大部分人臉辨識算法並不能對應口罩。
美國國家標準暨技術研究院（NIST）發表的報告測試了現時市場上 89 個人臉辨識算法，包括 Panasonic、Canon、騰訊和其他公司的方案，結果發現戴上口罩之後錯誤率為 5% 到 50% 不等，在不佩戴口罩的時候，最準確的算法錯誤率低至 0.3%，顯示口罩的影響其實相當大。報告指，戴上口罩之後很多系統甚至無法獲得足夠數據作處理。
NIST 報告撰寫人之一 Mei Ngan 表示：「就針對口罩佩戴者的準確性而言，我們希望技術會繼續改進，但是到目前為止，我們所收集的數據顯示與以前 FRVT 測結果一樣的結論，也就是各個算法的性能都有所不同。用戶應該徹底了解他們正在使用的算法，並在自己的工作環境中測試其性能。」今次研究並未測試特別針對口罩佩戴而製作的算法，未來的測試相信會再次對這些標榜為疫情特別設計的方案進行測試。
來源：Venture Beat
